テンソルフロー変数のサイズを正規化する方法

Question

私はテンソルフローコードを書いています。ここでは、各更新後に変数ベクトルを正規化したいと考えています。

sess = tf.InteractiveSession() 
y = tf.Variable(tf.random_uniform([2], -0.5, 0.5)) 
init = tf.initialize_all_variables() 
sess.run(init) 

a = [2, 3] 

loss = tf.reduce_sum(tf.square(a - y)) 
y = y/tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(y))) 

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05) 
train = optimizer.minimize(loss) 

for step in range(100): 
    sess.run(train) 
    temp2= sess.run(y) 
    print(temp2)  

及びIは

y = tf.Variable(tf.random_uniform([2], -0.5, 0.5)) 

を変更した場合、ただし[0.55469805 0.83205169]、[2,3]

の方向に正規化ベクトルである所望の答えを与える：次のコードはうまく機能します

へ

y = tf.Variable(tf.random_uniform([2,2], -0.5, 0.5)) 

と

y[0] = y[0]/tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(y[0]))) 

へ

y = y/tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(y))) 

それから私は「『変数』オブジェクトは、アイテムの割り当てをサポートしていません」というエラーを取得します。私はまた、誰もが、私はYのようなベクトル列を正規化することができますどのように助けることができます

loss = tf.reduce_sum(tf.square(a - y[0])) 

に損失関数を変更する[0] tensorflowにおける変数の型の？

Answer 1

yはテンソルオブジェクトであるため、テンソルオブジェクトに値を代入することはできません。したがって、あなたはテンソルのアレイ上で動作し、その後、次のように値を割り当てる必要があります。

上記で

yArray = y.eval() 
a = [2, 3] 

loss = tf.reduce_sum(tf.square(a - y.eval()[0][:])) 
yArray[0][:] = yArray[0][:]/tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(yArray[0][:]))).eval() 
y.assign(yArray) 

を、eval機能を使ってテンソルの配列を取得します。次に、損失関数と正規化yArrayを計算します。最後に、yにyArrayの値を割り当てます。